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对于从事数据分析、数据挖掘的小伙伴来说，特征选择是绕不开的话题，是数据挖掘过程中不可或缺的环节。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。
特征选择作用
特征选择方法介绍
1.特征重要性
在特征的选择过程中，学习器是树模型的话，可以根据特征的重要性来筛选有效的特征，在sklearn中，GBDT和RF的特征重要性计算方法是相同的，都是基于单棵树计算每个特征的重要性，探究每个特征在每棵树上做了多少的贡献，再取个平均值。单棵树上特征的重要性定义为：特征在所有非叶节在分裂时加权不纯度的减少，减少的越多说明特征越重要
import numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.externals.six import StringIOfrom sklearn import treeimport pydotplusclf = DecisionTreeClassifier()x = [[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3], [1,1,2,2,1,1,1,2,1,1,1,1,2,2,1], [1,1,1,2,1,1,1,2,2,2,2,2,1,1,1], [1,2,2,1,1,1,2,2,3,3,3,2,2,3,1] ]y = [1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,1]x = np.array(x)x = np.transpose(x)clf.fit(x,y)print(clf.feature_importances_)feature_name = ['A1','A2','A3','A4']target_name = ['1','2']dot_data = StringIO()tree.export_graphviz(clf,out_file = dot_data,feature_names=feature_name, class_names=target_name,filled=True,rounded=True, special_characters=True)graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())graph.write_pdf("Tree.pdf") 2.回归模型的系数
越是重要的特征在模型中对应的系数就会越大，而跟输出变量越是无关的特征对应的系数就会越接近于0。在噪音不多的数据上，或者是数据量远远大于特征数的数据上，如果特征之间相对来说是比较独立的，那么即便是运用最简单的线性回归模型也一样能取得非常好的效果。
from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npnp.random.seed(0)size = 5000#A dataset with 3 featuresX = np.random.normal(0, 1, (size, 3))#Y = X0 + 2*X1 + noiseY = X[:,0] + 2*X[:,1] + np.random.normal(0, 2, size)lr = LinearRegression()lr.fit(X, Y)#A helper method for pretty-printing linear modelsdef pretty_print_linear(coefs, names = None, sort = False): if names == None: names = ["X%s" % x for x in range(len(coefs))] lst = zip(coefs, names) if sort: lst = sorted(lst, key = lambda x:-np.abs(x[0])) return " + ".join("%s * %s" % (round(coef, 3), name) for coef, name in lst)
print "Linear model:", pretty_print_linear(lr.coef_)
3.平均精确率减少
平均精确率减少就是直接度量每个特征对模型精确率的影响。主要思路是打乱每个特征的特征值顺序，并且度量顺序变动对模型的精确率的影响。很明显，对于不重要的变量来说，打乱顺序对模型的精确率影响不会太大，但是对于重要的变量来说，打乱顺序就会降低模型的精确率。这个方法sklearn中没有直接提供，但是很容易实现
from sklearn.cross_validation import ShuffleSplitfrom sklearn.metrics import r2_scorefrom collections import defaultdict
X = boston["data"]Y = boston["target"]
rf = RandomForestRegressor()scores = defaultdict(list)
#crossvalidate the scores on a number of different random splits of the datafor train_idx, test_idx in ShuffleSplit(len(X), 100, .3): X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx] Y_train, Y_test = Y[train_idx], Y[test_idx] r = rf.fit(X_train, Y_train) acc = r2_score(Y_test, rf.predict(X_test)) for i in range(X.shape[1]): X_t = X_test.copy() np.random.shuffle(X_t[:, i]) shuff_acc = r2_score(Y_test, rf.predict(X_t)) scores[names[i]].append((acc-shuff_acc)/acc)print "Features sorted by their score:"print sorted([(round(np.mean(score), 4), feat) for feat, score in scores.items()], reverse=True)
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